原创 【金澜AIGC无限进步】大家好我是专注于AIGC电商应用与自动化工作流的金澜今天分享的这套工作流非常适合电商运营、跨境电商卖家、产品设计师。尤其是每天需要为大量商品制作详情页图片、苦于设计效率低、出图质量不稳定的朋友只需要上传一张产品主图 填写产品介绍就能一键自动生成一套完整的电商详情页营销图片引流屏转化屏信任促单屏。简单实用赶紧收藏起来⭐ 效果展示富士 X-T50 相机 —— 自动生成的 5 张详情页营销图以下为工作流实际运行输出结果输入1张产品主图 产品介绍文字耗时约3分36秒第1张【引流屏】—— 抓眼球突出产品核心利益点 场景氛围感第2张【转化屏】—— 深度讲卖点功能细节可视化第3张【信任促单屏】—— 强化用户信任促进下单决策第4~5张更多场景变体满足不同渠道投放需求✅ 适用场景产品主图产品介绍AI大模型→自动生成整套电商详情页营销图 核心场景场景维度具体适用典型用户电商平台详情页淘宝/天猫/京东/拼多多/抖音小店商品详情页配图电商运营、美工设计师跨境出海Amazon/Shopee/Lazada/AliExpress 多语种详情页跨境电商卖家、外贸运营新品上架快速生成新品全套营销素材缩短上架周期品牌方、产品经理私域带货微信小程序/社群/朋友圈 商品推广图私域运营、社群团长 扩展场景3C数码产品手机、相机、耳机等科技产品的场景渲染图与功能展示图服饰鞋包服装搭配场景图、细节质感展示图、模特上身效果美妆护肤产品成分可视化、使用前后对比、氛围感种草图家居生活家具空间搭配图、生活场景代入感营造食品饮料食欲感场景图、包装展示、食用场景创意图开始搭建工作流工作流完整展示一共10个节点含批处理内部子节点按搭建步骤一步步操作你也能搞定。1打开扣子Coze创建一个工作流地址https://www.coze.cn/home点击「创建工作流」命名为dianshang或你喜欢的名字进入工作流编辑器。2设置「开始」节点 —— 工作流的原料入口这是整个工作流的入口节点相当于工厂的原材料接收站——所有后续工序所需的原材料都在这里统一收集。提示API Key 获取地址https://miheai.com/s/134770配置要点 —— 7个输入参数参数名类型说明是否必填示例值keyString米核 API Key图片生成接口密钥✅ 必填27cef645-xxximageImage产品主图最核心的输入✅ 必填上传产品白底图/场景图ratioString图片比例✅ 必填1:1 / 16:9 / 9:16 / 3:4 等yuyanString目标语种✅ 必填中文 / English / 日本語jieshaoString产品介绍文案✅ 必填详细的产品描述文字numInteger生成图片数量✅ 必填建议3张以上如5image1Image产品细节图1⚪ 可选局部特写图image2Image产品细节图2⚪ 可选另一角度细节图为什么这样设计将所有可变参数集中在入口处方便用户一次性填写也便于后续封装成API调用时统一传参。细节图为可选项保证即使只有一张主图也能正常运行。完整 System Prompt 统一在文末说明。3设置「设计详情页框架 1」节点LLM—— AI 营销策划大脑这个节点的核心作用是接收产品信息后由 AI 大模型扮演资深电商视觉策划师智能分析产品特点按照三屏营销法引流→转化→信任的结构化框架为每一张图生成专业的 AI 绘画提示词Prompt。你可以把它理解为整个工作流的总指挥官或首席设计师——它不直接画图但决定了每张图画什么、怎么画、用什么风格。三屏营销框架内置在系统提示词中第1张【引流屏】— 抓眼球突出产品核心利益点 场景氛围感第2张【转化屏】— 深度讲卖点功能细节可视化第3张【信任促单屏】— 强化用户信任促进下单决策为什么这样设计采用经典的电商详情页三屏理论对应消费者购买决策的心理路径注意→兴趣→欲望→行动。LLM 负责将自然语言的产品描述转化为结构化的绘画指令是连接人话和AI绘画语言的关键桥梁。完整 System Prompt 统一在文末说明。运行耗时约 30s4设置「参考图转数组」节点代码—— 数据格式转换器这个节点的核心作用是将用户上传的多张参考图主图细节图1细节图2整理成一个标准的图片 URL 数组格式供后续的图片生成插件统一调用。你可以把它理解为原材料预处理车间——把散装的原料按规格打包好送到下一道工序。为什么这样设计图片生成插件需要的参考图格式是 URL 数组而用户的输入是独立的图片字段。这个节点做了一层轻量的数据适配保证上下游数据格式的兼容性。运行仅需 0.044s几乎无感知。运行耗时约 0.044s5设置「批处理」节点 —— 批量图片生成引擎这是整个工作流的核心执行引擎**它接收 LLM 生成的多组 Prompt逐一调用图片生成插件批量产出所有详情页图片。**你可以把它理解为自动化生产流水线——根据设计稿Prompt一件件生产出成品图片。内部子节点结构批处理体⑤-A 设置「详情页语言翻译」节点LLM—— 多语言本地化助手这个节点的核心作用是如果用户选择了非中文语种对生成结果进行语言适配和本地化优化确保输出的文案和标注符合目标市场的语言习惯。为什么这样设计电商出海场景下详情页文案必须符合当地语言习惯。独立设置翻译节点而非在初始 Prompt 中直接指定语言可以让同一套工作流同时服务国内和海外市场灵活性更强。运行耗时约 23s⑤-B「3.1号图片生成_4」节点插件—— AI 绘画大师 ①调用最强图片模型插件基于米核 API根据 Prompt 参考图实际生成第一组图片。这是真正的AI画家——接收文字描述和参考图输出精美的商业级图片。运行耗时约 1m32s⑤-C「选择器_3」节点条件分支—— 智能路由器判断当前批次是否已有现成的图片 URL如之前生成过的缓存避免重复调用付费 API。判断条件检查g2_generate_image的url字段是否存在如果url 存在直接复用已有图片跳过生成否则url 为空进入图片生成流程 → ⑤-B运行耗时约 0.004s⑤-D「3.1号图片生成_6」节点插件—— AI 绘画大师 ②第二个图片生成实例处理另一批次的 Prompt实现并行/串行多图生成。结构与 ⑤-B 完全相同确保不同场景的图片可以独立生成、互不干扰。⑤-E「4号融合图聚合_3」节点变量合并—— 数据装配站当需要新生成图片时此节点将参考图数组和当前批次的 Prompt 融合在一起组装成图片生成插件的完整输入参数。输入来自条件分支的数据 参考图数组输出聚合后的Group1对象包含 String 类型的 url 字段等⚠️规则总结批处理节点是整个工作流最耗时的部分约3分钟因为涉及多次 AI 图片生成 API 调用条件分支有效避免了重复生成节省 Token 和 API 调用成本融合图聚合保证了参考图的一致性使生成的系列图片风格统一批处理总运行耗时约 3m3s7设置「结束」节点 —— 输出最终结果将所有生成的图片 URL 和相关数据汇总输出作为工作流的最终返回值。配置要点输出参数output— 最终结果数组包含所有生成图片的 URL 及元信息输出类型Array数组返回变量output运行耗时约 0.000s瞬间完成PART 02 工作流测试1点击试运行在左侧「试运行输入」面板中填写以下测试数据产品介绍示例jieshao 字段填写内容改成你自己的产品即可富士 X-T50 是一款紧凑型 APS-C 画幅无反相机主打复古设计、高画质和直观的胶片模拟体验。它继承了富士 X 系列经典的旁轴造型核心升级在于搭载了与旗舰机型 X-T5 同款的4020 万像素 X-Trans CMOS 5 HR 传感器和X-Processor 5 图像处理器提供了出色的解析力和高感光度性能。核心特点与规格成像核心4020万像素 APS-C 传感器支持无裁切 6.2K 30p 视频录制经典操控机身顶部配有快门速度、曝光补偿和感光度拨盘强调物理操控仪式感标志性功能内置多达20种富士胶片模拟模式Classic Neg.、Bleach Bypass等机身设计比前代更小巧轻便增加机身防抖IBIS最高7级防抖补偿对焦与连拍AI智能对象检测自动对焦电子快门连拍达20张/秒视频能力支持6.2K/30p、4K/60p和FHD/240p慢动作录制其他236万像素OLED电子取景器、184万像素侧翻触摸屏、USB-C充电传输点击「试运行」按钮。2查看运行结果总耗时约3分36秒Token 消耗约22,281 Tokens所有节点状态✅运行成功各节点耗时明细节点耗时状态设计详情页框架 1LLM~30s✅ 成功参考图转数组代码0.044s✅ 成功批处理含图片生成~3m3s✅ 成功详情页语言翻译LLM~23s✅ 成功结束0.001s✅ 成功3查看/下载输出工作流最终输出了一个图片其一PART 03 工作流亮点解析 本工作流与传统方式的区别对比维度传统人工制作方式本工作流dianshang制作时长单张图需30min-2h一套详情页需半天到1天一次运行3-5分钟自动批量产出全套设计门槛需要专业设计技能PS/AI绘图经验只需上传图片粘贴文案零设计基础可用风格一致性多张图风格易不一致需反复调整同一套Prompt模板风格高度统一营销专业性依赖设计师个人经验内置三屏营销法符合电商转化心理学多语种适配需要重新撰写外语文案重新设计切换语种参数即可自动本地化参考图融合手动抠图合成费时费力自动识别并融合产品特征保持一致性批量扩展性新品逐个设计线性增长工作量复制粘贴产品介绍即可边际成本趋近于零出图稳定性受设计师状态影响质量波动AI标准化输出质量稳定可控PART 04 写到最后这套电商详情页图片自动生成工作流本质上解决的是电商运营中最痛的问题之一如何以最低的成本、最快的速度、最稳定的质量为每一个SKU生产一套有营销说服力的详情页图片。从技术架构上看它的精妙之处在于分层解耦LLM层负责理解和策划产品分析 → 营销策略 → Prompt生成代码层负责数据处理格式转换 → 数组组装批处理层负责规模化执行循环调用 → 条件判断 → 并行生成LLM层再次介入负责本地化多语言适配每一层只做一件事做好一件事然后交给下一层。这种设计思想值得在任何复杂工作流中借鉴。本工作流使用到的完整 System Prompt、配置参数及源文件感兴趣的朋友可以来个一键三连点赞⭐ 在看⚡ 转发↗️后评论区留言“电商详情页”并且后台私信“电商详情页”获取完整版资料。觉得有用转发给你的电商运营/设计师朋友吧 你的关注是我创作的最大动力下期预告你想看到什么工作流留言告诉我。我会根据反馈挑选热门想法为你打造专属方案。你的创意想法可能就是下期主题